基于Python的多维度、层次化的综合实验平台

作者：梁楠; 王成喜; 张春飞; 徐涛; 籍风磊^*

来源：吉林大学学报(信息科学版), 2023, 41(05): 858-865.

DOI：10.19292/j.cnki.jdxxp.2023.05.003

• 综合实验平台
• Python语言
• 图像识别
• 机器学习
• 数据分析

为满足“新工科”背景下科研与教学融合的课程建设需求，设计了一套基于Python的多维度、层次化的综合实验平台。平台以专业人才培养方案为导向，在图像识别、机器学习及数据分析3个科研热点方向，设计了多维的实验教学内容。图像识别实验从文字识别入门，进而通过多种方式实现人脸和车牌识别。机器学习实验基于Python的机器学习算法实现，并应用于玉米病害识别。数据分析实验将Python处理Excel数据应用于计算工作量和生物信息数据分析中。学生在实验中可以根据专业需求和科研方向选择不同的实验项目，从而实现因材施教的培养目标。将实验平台应用于教学实践中表明，学生对Python在图像识别、机器学习以及数据分析的编程实现有了更深入的了解，提升了科研兴趣，从而实现将科研融入教学，提高本科生教学质量的目标。

• 单位
  吉林大学